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龍圖騰網(wǎng)獲悉華中科技大學申請的專利一種網(wǎng)絡流量異常檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116668083B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310503241.7，技術領域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權一種網(wǎng)絡流量異常檢測方法及系統(tǒng)是由劉渝;夷州;周可設計研發(fā)完成，并于2023-05-06向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種網(wǎng)絡流量異常檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種網(wǎng)絡流量異常檢測方法及系統(tǒng)，屬于網(wǎng)絡流量異常檢測技術領域；針對網(wǎng)絡流量的上下文依賴以及不同特征空間維度的相關性，設計自適應的滑動窗口機制，當數(shù)據(jù)中存在大量異常，通過維護部分歷史正常樣本分布，能夠有效降低異常檢測的漏報率；同時該機制能夠動態(tài)更新正常網(wǎng)絡流量特征的聯(lián)合分布，進而能夠全面捕獲正常網(wǎng)絡流量的變化模式，有效降低異常檢測的誤報率。并且在這個過程中，考慮到VineCopula函數(shù)不要求網(wǎng)絡流量特征符合特定的分布類型，從而消解了先驗假設，更貼近網(wǎng)絡流量特征的實際分布，通過引入VineCopula函數(shù)來擬合歷史窗口內(nèi)正常樣本的分布，能夠精確建立網(wǎng)絡流量不同特征間的耦合關系，能夠高效精確地進行網(wǎng)絡流量異常檢測。

本發(fā)明授權一種網(wǎng)絡流量異常檢測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種網(wǎng)絡流量異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、對待進行異常檢測的網(wǎng)絡流量進行預處理后，得到具有d個特征維度的序列樣本；d為正整數(shù)；每個特征維度下的序列為將網(wǎng)絡流量同一特征下的記錄按時序進行拼接所得； S2、構建由歷史窗口W和待測窗口w按照時間順序拼接而成的臨檢窗口T；初始狀態(tài)下，歷史窗口W保存有具有d個特征維度的正常序列樣本；待測窗口w放置在序列樣本的起始端； S3、采用VineCopula函數(shù)計算臨檢窗口T中樣本所有特征維度之間的多元聯(lián)合分布，進而得到每一個特征維度的邊緣分布；基于各特征維度的邊緣分布，計算得到臨檢窗口T內(nèi)待測窗口w的異常得分矩陣，并基于所述異常得分矩陣判斷待測窗口w內(nèi)是否存在異常點，若是，則歷史窗口W中的樣本保持不變，在序列樣本的時間軸上滑動待測窗口w，并更新臨檢窗口T；否則：將待測窗口w中的樣本移入歷史窗口W中，且當移入后歷史窗口W中的樣本總長度超出歷史窗口W的窗口大小時，移出歷史窗口W中時間較久的樣本，移出的樣本長度為超出長度；在序列樣本的時間軸上滑動待測窗口w，并更新臨檢窗口T； S4、重復步驟S3，直至待測窗口w從序列樣本上滑出； 其中，所述異常得分矩陣中第i行第j列的值為待測窗口w中第i個特征維度下第j時刻處的樣本點xij的異常得分，具體為： Mixij為第i個特征維度下樣本點xij的邊緣分布值；bi為臨檢窗口T內(nèi)歷史窗口W中第i個特征維度下的樣本偏度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人華中科技大學，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區(qū)珞喻路1037號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。